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遗传变异性和芝麻的不同起源的遗传性特征
对方差的分析显示，除了二级分支的数量，中间叶片的叶柄长度，平均胶囊宽度和平均胶囊厚度外，所研究的22个字符的种质之间存在显着差异。这表明大多数研究字符的种质中存在许多遗传变异。高遗传力与植物高度，初级分支，上叶的长度，开花的天数，天数到50％开花的天数，豆荚轴承区，每株植物的种子产量和细菌斑点反应记录了高遗传进展，表明这些特征是由添加基因效应控制的，从而有效地选择了这些字符的特征，可以进一步繁殖。这项研究中获得的结果将通过繁殖和保存芝麻遗传资源来促进气候友好的芝麻品种的改善。
遗传力，遗传进步和相关性对产量的影响
Muhammad ZUBAİR ISHAQ a , Ali HASSAN a , Sana MUNİR a , Ahmad NAEEM SHAHZAD b , Muhammad SHAHZAD ANJAM c , Muhammad ASİM BHUTTA d , Muhammad KAMRAN QURESHİ a* a Department of Plant Breeding and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences & Technology, Bahauddin Zakariya大学，Bosan Road，60800，巴基斯坦B木尔坦B，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，60800，Multan，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，Bahauddin Zakariya University，Bakistan c Insitute c Morecular and Biotechnology，Bahariy Zakariy Zakariy，Bahauddin Instrogy，Bahauddin Zakariy University，60800巴基斯坦D棉花研究站，萨希瓦尔，巴基斯坦文章信息研究文章通讯作者：穆罕默德·卡姆兰·库里希什（Muhammad Kamran Qureshi）
使用可穿戴传感器和心理特征进行认知负荷推断的数据集
主观差异 1 +0.742 (0.47-0.88) +0.520 (0.14-0.77) +0.035 (-0.38-0.44) -0.009 (-0.42-0.4) +0.062 (-0.36-0.46) 级别 +0.742 (0.47-0.88) 1 +0.595 (0.24-0.81) -0.032 (-0.44-0.39) -0.045 (-0.45-0.37) +0.072 (-0.35-0.47) TLX_effort +0.818 (0.61-0.92) +0.648 (0.32-0.84) +0.375 (-0.04-0.68) +0.077 (-0.35-0.47) +0.035 (-0.38-0.44) -0.008 (-0.42-0.41) TLX_心理需求 +0.750 (0.49-0.89) +0.513 (0.13-0.76) +0.319 (-0.11-0.65) +0.075 (-0.35-0.47) +0.062 (-0.36-0.46) -0.006 (-0.42-0.41) TLX_时间需求 +0.669 (0.35-0.85) +0.671 (0.36-0.85) +0.459 (0.06-0.73) +0.053 (-0.37-0.46) +0.038 (-0.38-0.44) +0.105 (-0.32-0.5) TLX_实物需求 +0.266 (-0.16-0.61) +0.181 (-0.25-0.55) -0.042 (-0.45-0.38) -0.539 (-0.78-(-0.16)) -0.456 (-0.73–0.05) -0.304 (-0.64-0.12) TLX_性能 -0.383 (-0.69-0.04) -0.353 (-0.67-0.07) -0.261 (-0.61-0.17) -0.132 (-0.52-0.30) -0.018 (-0.43-0.4) +0.014 (-0.4-0.42) TLX_frustration +0.413 (0.00-0.70) +0.385 (-0.03-0.69) +0.144 (-0.29-0.52) -0.474 (-0.74-(-0.08)) -0.402 (-0.7-0.01) -0.149 (-0.53-0.28)
多摩学数据的整合加速了常见小麦特质的分子分析
多摩学数据的集成可以提供有关来自不同层的生物分子的信息，以系统地说明复杂的生物学。在这里，我们建立了一个多摩斯图集，其中包含132,570个转录本，44,473种蛋白质，19,970个磷蛋白和12,427架乙酰蛋白质，跨小麦植物和生殖相。使用此地图集，我们阐明了转录调节网络，翻译后修饰（PTM）的贡献以及转录水平对蛋白质丰度的贡献，以及小麦中的同性恋表达和PTM有偏见。与小麦发育和疾病有关的基因/蛋白质进行了系统的分析，从而确定了控制小麦晶粒质量和抗病性相关基因的种子蛋白的磷酸化和/或乙酰化修饰。最后，覆盖了Tahda9的独特蛋白质模块TAHDA9-TAP5CS1，该模块由TAHDA9指定TAP5CS1的去乙酰化，可通过增加的脯氨酸含量来调节对小麦冠状腐烂的抗小麦抗性。我们的Atlas对小麦和相关农作物中的分子生物学和育种研究具有巨大的希望。
在水果作物中使用分子标记的特征和遗传多样性分析
摘要。引入分子标志物已导致水果作物的遗传多样性变化。它们对于多种学科至关重要，例如分类法，基因映射，系统发育分析和疾病抗性评估。这项广泛的研究着眼于各种分子标记，包括AFLP，RAPD，SSRS，SCOT和SNP，以表征水果作物基因组。我们研究了它们如何有助于我们对疾病抗病性，遗传多样性和进化论，在多种果实作物中的动态，例如坚果和热带，亚热带和温带水果。繁殖者现在可以创建具有改善性状，更快的繁殖时间表和更好遗传资源保护的新品种。他们使进行自定义的遗传分析并更深入地了解农业以外的其他领域的遗传学和进化是可行的。从水果作物，保护计划以及更大的科学和医学领域中遗传资源的可持续使用都受到这种历史观点的影响。
大脑动力学的堆叠模型可以提高 fMRI 对受试者特征的预测
2 在 HMM-MAR MATLAB 工具箱和 glhmm Python 工具箱中，这由 'DirichletDiag'/'dirichlet_diag' 选项指定。3 𝐾= 6, 𝛿= 10 4 𝐾∈{3,6,9,12, 15},𝛿∈{10,100, 1000, 10000, 100000} 。有关详细信息，请参阅补充表 SI-3。
对人格特质的底层遗传结构及其与精神病理学重叠的全基因组研究
性格受遗传和环境因素影响，与焦虑和抑郁等其他精神特征有关。“五大”性格特征包括神经质、外向性、亲和性、尽责性和开放性，是理解和描述人类性格的广泛接受和有影响力的框架。在五大性格特征中，神经质最常成为遗传学研究的重点，与各种精神疾病有关，包括抑郁、焦虑和精神分裂症。我们对其他四种性格特征的遗传结构的了解更为有限。在这里，我们利用百万退伍军人计划队列，对具有欧洲和非洲血统的个体进行了全基因组关联研究。加上其他已发表的数据，我们对五种性格特征中的每一种都进行了全基因组关联研究荟萃分析，样本量从 237,390 到 682,688 不等。我们分别确定了与神经质、外向性、宜人性、尽责性和开放性相关的 208、14、3、2 和 7 个独立的全基因组显著基因座。这些发现代表了 62 个新的神经质基因座，以及第一个与宜人性发现的全基因组显著基因座。基于基因的关联测试显示 254 个基因与五种人格特质中的至少一种显着关联。全转录组和全蛋白质组分析发现了基因和蛋白质的表达改变，例如 CRHR1、SLC12A5、MAPT 和 STX4。通路富集和药物扰动分析确定了人类人格特质背后的复杂生物学。我们还在表型组范围的遗传相关性分析中研究了人格特质与 1,437 种其他特质的相互关系，发现了新的关联。孟德尔随机化显示神经质与抑郁和焦虑之间存在正向双向影响，而宜人性和这些精神特质之间存在负向双向影响。这项研究提高了我们对人格特质的遗传结构及其与其他复杂人类特质的关系的全面理解。
定量性状基因座，G×E和G×G的血糖特质
竞争利益这项研究的赞助商在指导委员会中代表，并在研究设计，研究方式和出版中发挥了作用。尽管指导委员会的所有成员都对报告的内容投入了，但资助机构并未在写作小组中代表。写作组中的所有作者都可以访问所有数据。表达的意见是调查人员的意见，不一定反映了资金机构的观点。资助者在研究设计，数据收集，分析，发布或准备手稿中没有作用。在出版时，KJM是Eli Lilly and Company的雇员。数据收集是在此工作之前发生的，数据分析和手稿准备工作独立于Eli Lilly and Company进行。其他作者声明没有利益冲突。
从头运动和面部表达动力学
我们探讨了多模式行为线索的疗效，以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元，原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实，运动和动作单元可以发现多种特征的行为，同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示，我们探讨了决策和特征级融合，以及基于添加剂的融合策略，该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查（FICS）数据集中检查各种长期长期记忆（LSTM）架构，用于分类和回归数据集，我们注意到：（1）多模式的方法优于非模态反应，以达到0.98的最高PCC，以获得激动人心的特质，以实现MIT和0.57的高级特征，以实现fick和0.57。 （2）通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释，并且（3）遵循薄片的方法，即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供：https：//github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。
年龄和性别对成对脉冲抑制的影响和对听觉的预抑制诱发潜力
在现代植物育种中，基因组选择已成为选择仅部分表型的大型繁殖种群中的优质基因型的黄金标准。许多育种计划通常依赖于单核苷酸多态性（SNP）标记来捕获全基因组的选择候选数据。为此，具有中等至高标记密度的SNP阵列代表了一种强大且具有成本效益的工具，可从大规模繁殖群体中生成可重现，易于处理的高通量基因型数据。但是，SNP阵列容易出现导致等位基因呼叫失败的技术错误。为了克服这个问题，基于失败的SNP调用纯粹是技术性的，通常会估算失败的呼叫。但是，这忽略了失败调用的生物学原因，例如：缺失 - 越来越多的证据表明基因存在 - 缺失和其他类型的基因组结构变体可以在表型表达中发挥作用。由于缺失通常不与其弯曲的SNP不平衡，因此缺少SNP调用的排列可能会掩盖有价值的标记 - 性状关联。在这项研究中，我们使用四个参数和两个机器学习模型分析了为低油菜籽和玉米分析的数据集，并证明基因组预测中的等位基因调用失败对重要的农艺性状具有很高的预测。我们根据种群结构和连锁不平衡提出了两个统计管道，这使可能由生物学原因引起的失败SNP调用过滤。对于所检查的人群和特征，基于这些过滤的失败等位基因调用的预测准确性与基于标准SNP的预测具有竞争力，这是基因组预测方法中缺失数据的潜在价值的基础。SNP与所有失败的等位基因调用或过滤等位基因调用的组合并不能以基于基因组关系估计的冗余性而获得的基于SNP的预测的预测均超过预测。